51、图像匹配与均匀颜色区域分割技术解析

图像匹配与均匀颜色区域分割技术解析

1. 图像匹配中的颜色邻接直方图

在图像检索场景里，颜色邻接直方图是一种重要的图像匹配方法。以某一检索情况为例，有一种方法能准确检索出四张正确的图像，而其他方法在排名前四的结果中会混入住宅类的图像。

1.1 二维直方图的特点

仔细研究二维直方图，能发现为何穿红色衣服的女孩图像会与海滩图像匹配度较高。这是因为偶然有一些相邻颜色的公共边界较长，使得二维直方图在相同位置出现高峰值。不过，二维直方图并不考虑图像中每种颜色的占比。对于非常相似的海滩图像而言，二维直方图恰好是最佳的比较度量。

1.2 一维和二维直方图的检索性能

研究表明，一维和二维直方图的检索性能与类别有关。对于每个类别，至少有一种提出的方法在性能上优于二次颜色直方图距离。未来的研究方向将聚焦于探究一维或二维直方图在何种条件下表现更佳，从而设计出一维和二维距离度量的高效组合。

2. 图像中不同均匀颜色区域的分割

2.1 研究背景与目标

图像分割在计算机视觉领域至关重要，比如在跟踪物体时，用于识别被跟踪物体或其部分；在医学图像分割中，可用于识别肿瘤或骨骼；OCR 软件用它来分离文本和背景，还在图像/视频压缩中有应用。

在跟踪系统初始化时，确定物体在图像中的空间位置是个难题。对于非刚性物体，颜色是关键特征。但由于光照条件未知、背景颜色不均匀、相机硬件不同等因素，物体颜色在不同条件下差异很大，静态颜色模型可能失效。因此，需要一种方法先检测出物体的大部分，再对颜色模型进行自适应调整。

2.2 相关工作

过去有多种图像分割